ai生成回答怎么没了

同样的问题， ai 回答天差地别，提问质量提升百分之八十， ai 可用性提升百分之三百。不是 ai 不 行，是你的提问方式不对。 你有没有在餐厅点过菜？你说我要吃的？服务员一脸懵，不知道你要什么，但你说我要一份宫保鸡丁，微辣不要花生，多放葱。服务员立马明白，端上来的正是你要的。 跟 ai 说话也一样。模糊提问， ai 不知道你要什么？清晰提问， ai 才能给你想要的。记住，跟 ai 说话，向餐厅点菜，说清楚要什么才能得到想要的， 来看实际效果对比。模糊提问，帮我写个文案。 ai 回答，泛泛而谈，不知道什么产品给谁看，完全不可用。清晰提问，帮我写一个小红书文案，产品是手冲咖啡，目标用户是二十五到三十五岁白领，女性风格，要文艺温馨，一百字左右。 ai 回答， 精准匹配需求，可直接发布。同样的 ai， 不 同的提问效果天差地别，差距在哪儿？ 清晰提问，包含了产品目标用户风格、字数， ai 知道了所有关键信息，才能精准回答。 怎么让提问更清晰？四个关键要素，第一，说明背景，告诉 ai 你 在做什么，为什么做。比如我在做手冲咖啡的小红书推广。第二，明确目的，告诉 ai 你 想要什么结果。比如需要写一个吸引目标用户的文案。 第三，具体要求，告诉 ai 格式、风格、长度等要求。比如目标用户是二十五到三十五岁白领，女性风格，要文艺温馨，一百字左右。第四，提供例子，可选 给 ai 一个参考，让他知道你想要什么风格。比如参考风格，一杯咖啡，一段慢时光， 四个要素组合起来就是一个清晰完整的提问。记忆、口诀、背景、目的要求。例子，看几个实际场景的例子， 写邮件，模糊的帮我写个邮件 ai， 不知道给谁写，写什么清晰的，帮我写一封工作邮件。收件人是项目合作方，王经理。主题是确认会议时间，语气要正式专业。两百字， ai 能精准输出，学习新知识。模糊的解释区块链 ai， 用专业术语，看不懂清晰的，用简单的话解释区块链，我完全不懂技术，用生活例子比喻，两百字 ai， 用通俗语言，一听就懂。创意生成，模糊的，给我一些创意 ai， 不知道哪个领域 清晰的给我五个环保主题的宣传口号，目标受众是大学生风格，要青春活力 ai 给出五个精准的口号，看出来了吗？每个场景都需要明确的信息， ai 才能给出你想要的结果。 还有几个进阶技巧，让 ai 发挥更大价值。角色扮演，让 ai 扮演专家角色，比如，你是一位有十年经验的营销专家，请帮我分析。 ai 会以专家视角回答，更有深度。 迭代优化，多轮对话，逐步完善第一轮 ai 给出出稿，你说太正式了，改活泼一点， ai 调整风格，你说加一些具体数字， ai 再优化，通过多轮对话，逐步完善结果。 分布提问，复杂任务拆解，不要一次让 ai 完成整个营销方案，而是分布，先分析用户特点，再设计营销策略，最后写执行步骤。 ai 能更好地完成复杂任务。进阶技巧不是必须的，简单任务用基础技巧就够了，复杂任务用进阶技巧效果更好。 记住三点，一、跟 ai 说话，向餐厅点菜，说清楚要什么才能得到想要的。二四要素，让 ai 听懂你背景目的、要求。例子三，避开常见错误，用好提问模板， ai 真正帮你。 现在你掌握了提问艺术，试试用今天的技巧向 ai 提问，看它的回答质量是否飙升。评论区分享你的体验，告诉大家你的提问技巧有没有提升。点赞关注，一起学习 ai 技巧！下集预告结构化对话，教你一次问清楚，省时省力，第一次讲这么清楚！

大家好，我是李律师。现在 ai 工具越来越方便，遇到问题大家都习惯问 ai， 可是要打官司，把 ai 生成的内容直接当证据提交，这行吗？最近，上海保山法院就审结了这么一起装修合同纠纷。 二零二一年六月，谭先生和装修公司签订合同，购买了带地暖的装修包。可房子交付后第一个供暖期，地暖制热就不正常。谭先生一口咬定是公司装的锅炉功率不够，自己家一百四十平的房子，这个型号的锅炉带不动， 于是把公司告上法院，要求赔偿一万元。而装修公司这边却说地暖已经验收合格，锅炉的功率完全能满足房屋供暖需求。谭先生根本拿不出有效证据证明地暖有问题。 庭审的时候，谭先生还真提交了一份证据，居然是他问 ai 得到的回答内容显示，这个型号锅炉只适用于八十到一百二十平的房子。谭先生就想靠着这份 ai 回答证明自己的主张， 法院到底认不认这份证据呢？结果很明确，直接不予采信。法院受理后发现，装修公司提供了合格验收报告， 锅炉功率完全符合房屋供暖需求。再仔细查看谭先生提交的 ai 回答，发现他的参考资料全是网络营销信息、 普通产品介绍，没有任何国家标准、行业规范这类权威依据。而且法官还做了个实验，用另外两款 ai 问同一个问题，得到的答案完全不一样，这就说明 ai 回答根本不稳定，不可靠。 法官也明确说了， ai 内容有算法案箱，算法偏差的问题，不能随便当证据用，诉讼里的有效证据得是合同、国家标准、专业鉴定报告这些权威材料，单一的 ai 回复，没有其他证据作证，根本不能作为定案依据。 最后，因为谭先生拿不出充分有效的证据，法院直接驳回了他的诉讼请求，白白打了一场官司。这个案子也提醒大家， ai 可以 日常参考，但千万别在打官司的时候滥用证据。 举证还是要靠合法、权威、真实有效的材料，不然最后只能自己承担败诉的后果。关注我，学习更多法律知识！

为什么越来越多的人开始使用 ai 搜索？传统搜索引擎需要用户手动输入关键词，在海量网页中筛选信息，而 ai 搜索通过自然语言理解直接解析问题，意图，将分散在各网页的信息整合成结构化回答，甚至主动关联背景知识。例如，问上海 ceo 公司推荐 ai 搜索会直接给出一系列相关企业分析 省区用户筛选步骤。调研显示， ai 搜索帮助百分之五十用户缩短百分之三十的阅读时间，精准匹配需求，用户体验从效率到准确度全面提升。百分之五十五的用户认为溯源打主的专业回答对购买决策影响大，最终促成百分之八十一的用户部分采纳 ai 建议完成购买。从 seo 到 geo， ai 正在重塑用户获取信息的方式。用户在进行重要且场景化的决策时，高度依赖可信赖的专业信息，并越来越倾向于接受 ai 提供的整合答案作为决策依据。

面试官突然问一句， luncheon 如何调用 l l m 四生成回复，如果你回答， luncheon 不 就是把 open ai 或者其他模型的 api 包装了一下，然后直接调用吗？那很抱歉，这轮面试可能就直接结束了。这说明你完全没有理解 luncheon 的 核心价值，它远不只是一个简单的 api 封装。 大家好，我是老周，点击收藏加关注，我们马上开始！正确的理解是， linchine 提供了一套标准化的工作流，它通过四大核心组建， models、 prompts、 chains 和 memory， 将复杂的任务拆解、编排，最终实现对 l l m 的 高效智能调用。 接下来，我们逐一解析这四个步骤。第一步是定义和配置模型。 long chain 通过适配器模式为不同的大模型提供了统一的接口。无论你用的是 gpt 四 o 还是 lambor 三，开发者都可以通过几行简单的代码，比如 chat、 open ai 来促使化一个标准化的模型对象， 从而屏蔽了底层复杂的 a p i 通信细节。第二步是构建和格式化提示。 l l m 的 输出质量高度依赖于输入的提示。 linkedin 的 prompt template 组建允许我们像写模板一样预先定义好指令的结构，然后在运行时动态填充用户的具体问题。 这样做的好处是保证了输入指令的结构化和一致性，从而大幅提升 l l m 的 输出质量。第三步是编排和执行任务。 当任务需要多个步骤时， chain 组建就派上用场了。它就像一个自动化的工作流引擎，可以将提示模板、模型甚至其他工具串联起来。比如最基础的 l l m chain 就是 将提示和模型连接起来， 这是我们最常用的炼炉。而更高级的 retrieval q a chain 则能实现先解锁知识库，再把解锁到的信息作为上下文未给模型生成答案的 red 流程，这让大模型具备了处理外部知识库的能力。 此图图展示了 long chain 的 核心组建关系，其中 chains 位于核心位置，负责将各个独立的部分串联起来，形成闭环的应用。 第四步也是让 ai 更像人的关键一步，就是管理上下文和记忆。默认情况下， l l m 是 鱼的记忆，不记得上一轮说了什么。 memory 组建通过存储对话，历史赋予了 ai 上下文感知能力，从而实现了流畅的多轮对话，这是构建智能对话机器人的基础。在具体实现上，我们常用的有 buffer memory， 它简单地把所有对话存起来 或者 summary memory， 它会定期总结长对话，避免上下文窗口溢出。掌握了基础的四步流程后，我们来看进阶的 agents。 当任务复杂且步骤不固定时， chen 就 不够用了。 agent 是 land chen 的 决策大脑， 它能让 l l m 自己决定下一步做什么，比如是否需要调用搜索引擎。它遵循思考、行动、观察的 react 循环，是实现真正自主智能的关键。 总结一下， long chain 的 核心优势在于它的组建化、可组合、可扩展和标准化。它就像一套强大的乐高积木，将开发者从繁琐的底层细节中解放出来， 让我们可以专注于业务逻辑的实现，快速构建出强大的生产级的 l l m 应用。我的讲解到此结束，希望能帮助大家更好的理解 long chain 的 工作原理。感谢各位的聆听，现在是问答环节，欢迎在评论区提问。